插入算法求接送顾客到机场的车辆调度问题

根据票务公司免费接送顾客服务的特点, 将顾客服务的满意度量化为顾客到达机场的时间, 在一定的满意度及绕行限制下, 提出了一种车辆路径模型来描述接送顾客服务的车辆调度问题. 根据模型的特点, 设计了新的评价因子并提出了一种基于最小评价因子的顺序插入方法. 大量的仿真实验与比较, 验证了模型和算法的有效性.     

基于质量屋的产品设计过程

分析了传统的质量屋设计过程存在的问题，提出了一个基于质量屋的产品设计的修正模型，并在充分考虑工程特性相关性对工程特性目标值和开发成本影响的基础上，以工程特性计划改进率变化范围和开发成本约束函数，建立了一个基于质量屋的优化决策模型，该模型能充分利用质量屋中各部分的信息，权衡并优化质量屋中存在的各种矛盾和冲突，确定各个工程特性的目标值改进率，使所设计的产品在有限的资源约束下能最大限度地满足顾客要求，实例研究表明，该模型有效的，可行的。     

基于改进粒子群算法的供应商参与可靠性设计优化

研究供应商参与下的汽车产品子系统可靠性设计的优化问题,考虑供应商参与产品设计的可信度因素,建立以最大化系统的可靠度和供应商的可信度为优化目标的多目标数学规划模型。通过加权的方法把多目标优化模型转化为单目标非线性整数规划模型。采用粒子群(Particle swarm optimization,PSO)算法进行求解,提出适用于“零部件—供应商”关系的离散粒子编码方法。设计带有自适应动态惩罚项的适应度函数,把优化问题转化为无约束优化问题,并将粒子的搜索范围扩展到近可行解空间,进而较好地改进了算法的搜索速度和收敛性能。以某中级轿车传动系统零部件可靠性设计的优化问题为实例,进行仿真研究,应用质量功能展开和模糊评判的方法生成了零部件的权重和供应商可信度初始数据值,仿真结果验证了所提出PSO算法的实用性和有效性。     

质量功能展开中顾客需求的排序算法

研究了基于粗糙集的质量功能展开中顾客需求的排序问题.针对质量功能展开的顾客调查中需求不确定、不完备、不分明和模糊等非结构性特质,利用粗糙集中不完备信息系统的有关方法,提出了产品规划质量屋中顾客需求的确定方法.利用粗糙集中完备信息系统的多属性决策方法,确定了产品规划质量屋中上述顾客需求的基本重要度.基于卡诺模型的分析,提出了实现顾客需求竞争位次改进增量的重要性计算公式,进而确定了基本重要度的修正因子.基于顾客需求的基本重要度与其修正因子的合成,确定了顾客需求的最终重要度.最后,通过实例说明了所提方法的应用.     

基于DE_BPANN的单料烟烟气指标预测方法

为了分析和挖掘单料烟的化学成分和烟气指标之间的关系,采用基于差分进化的人工神经网络用于预测单料烟的烟气指标。建立了单隐层的人工神经网络,并针对基于误差反向传播的人工神经网络的缺陷,将差分进化算法应用于神经网络的训练过程。该预测方法的主要思想是结合了人工神经网络的局部搜索能力和差分进化的全局搜索能力。通过采用某烟草公司的单料烟烟叶、烟气数据,将单料烟的7种常规化学成分作为预测模型的输入变量,将主流烟气中的焦油、烟气烟碱和CO作为预测模型的输出变量,建立了人工神经网络预测模型。实验结果表明:焦油、烟气烟碱和CO的预测均方差达到了较好水平,与传统神经网络相比,分别提高了27%,10%和26%,表明该方法的预测准确度更高。     

多级生产批量规划问题的柔性惯量反捕食粒子群算法

多级生产批量规划(MLLS)是原料需求计划(MRP)中主生产计划(MPS)的关键决策问题,具有广泛的工业应用;已被证明是NP-hard类型的组合优化问题.反捕食粒子群算法(APSO)是最近提出的一种与粒子群算法(PSO)密切相关的亚启发式算法.本文提出带柔性惯性权重的反捕食粒子群算法(WAPSO)对具有指定装配结构而无约束的MLLS问题进行了求解.本算法对12个小规模benchmark数据集和1个随机产生的较大规模数据进行了测试.测试结果与遗传算法(GA)和Wagner-Whitin(WW)动态规划算法的结果进行了比较.结果表明了WAPSO算法的有效性和适用性.     

模糊非线性规划对称模型基于遗传算法的模糊最优解*

本文基于扩展原理，借助于隶属函数，对具有一般形式的Ｆｕｚｚｙ数，提出了描述和表达Ｆｕｚｚｙ目标和Ｆｕｚｚｙ约束条件的方法，将一类具有Ｆｕｚｚｙ目标／资源约束非线性规划的对称模型转化为确定性的非线性规划。基于遗传自救的思想提出了Ｆｕｚｚｙ环境下求解非线性规划对称模型的Ｆｕｚｚｙ最优解方法。     

模糊优化理论与方法的研究综述

系统地回顾和总结了模糊优化理论和方法的研究进展和成果 ,包括模糊建模与模糊优化 ,模糊优化问题的一般形式与分类 ,模糊优化方法的基本框架和主要优化方法 ,重点介绍模糊线性规划问题的分类 ,模型与方法 .     

面向非线性规划问题的混合式遗传算法

面向非线性规划问题,通过引入准可行方向、准可行方向的可行度等新概念,提出了 描述和度量非可行点(染色体)的新方法;通过嵌入非可行染色体的信息于评价函数中,突破 传统的给非可行染色体以大的惩罚的思想,提出了三种新的评价非可行染色体的方法.基于 梯度方向搜索和新的评价方法,提出了一种新的沿权重梯度方向变异的混合式遗传算法 (HGA).对测试问题的仿真结果表明了算法的有效性.     

产品改进的质量屋中顾客需求排序的集成方法

研究了产品改进的质量屋中顾客需求的排序问题.首先,根据企业及其竞争对手产品的竞争性评价和效用评价,建立了对应每一个顾客的顾客需求重要度优化模型.通过拉格朗日函数求解这些优化模型,确定对应于每一个顾客的顾客需求重要度,进而利用群决策的有关方法,确定了各项顾客需求的基本重要度.其次,引入实现顾客需求满意度的改进日标的重要度慨念,并通过平衡记分卡、比例标度法和层次分析法的集成,确定了实现各项顾客需求满意度的改进日标的重要度.最后,基于顾客需求的基本重要度、实现顾客需求满意度的改进目标的重要度和归一化的顾客需求"卖点"的合成,确定了产品改进的重要度,进而对产品改进中各项顾客需求进行优先排序,并以实例说明了方法的应用.